本文關鍵詞：基于復雜網絡理論的光伏并網連鎖故障分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《新疆大學》 2014年

基于數(shù)據(jù)挖據(jù)的電信客戶流失和網絡信息傳播模型

洪麗平  

【摘要】：目前通信行業(yè)的發(fā)展速度可謂是突飛猛進電信行業(yè)的市場逐步開闊,國內外,電信行業(yè)之間的競爭日益激烈,如爭取客戶,擴大市場份額等方面,目前而言,營銷手段也日趨成熟。客戶群體的不穩(wěn)定性驅使著他們更偏向于人情理的市場利益,市場的變更與調整往往與客戶密切相關,如何增強客戶的忠誠度,成為現(xiàn)代營銷人員的研究熱點,對美國九個行業(yè)的調查研究表明老客戶的保持率每增加5%,企業(yè)會增加25%~85%的利潤。同時基于成本上而言,企業(yè)每產生一個新的用戶要比留住一個舊客戶多花5-7倍的費用,然而,就成功率而言,挽留老客戶的成功率是產生新客戶的16倍之高。因此,客戶流失的減少也意味著成本的節(jié)約以及流失利潤的減少,及早發(fā)現(xiàn)潛在流失客戶,并采取有效措施挽留客戶是目前電信行業(yè)亟需解決的問題。然而,在有限的時間內,有效分析海量運營數(shù)據(jù),使之能夠成為具有指導意義的分析結果,并及時發(fā)現(xiàn)客戶的流失規(guī)律,并采取有效措施來挽留和維系原有客戶是值得深入研究和探討的。數(shù)據(jù)挖掘也被認為是KDD,KDD(Knowledge Discovery in Databases-KDD:知識發(fā)現(xiàn))即是基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn),指的是從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識,這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的、易被理解的信息[1]。全球化經濟促使各行各業(yè)的市場競爭越發(fā)激烈,對于信息時代的企業(yè)來說,如何發(fā)現(xiàn)并充分利用海量數(shù)據(jù)隱含的知識成為了抓住時機提高核心競爭力的關鍵因素�？蛻裘黠@決定著企業(yè)的成功和利潤,數(shù)據(jù)挖掘技術在客戶管理中的應用為企業(yè)的管理與經銷提供了依據(jù),促使企業(yè)能夠充分利用原有資源來獲得最大利潤。本文主要工作:(1)本文對數(shù)據(jù)挖掘算法中最具有代表性的算法支持向量機做了重點的研究與分析,給出有關支持向量機算法的提取規(guī)則以及相關理論依據(jù),并對后驗概率支持向量機算法與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法進行了比較分析。(2)基于數(shù)據(jù)挖掘技術進行構造模型,使用MATLAB平臺進行仿真,實現(xiàn)了基于后驗概率支持向量機的客戶流失預測模型。(3)在構造的改進模型的基礎上,分別使用移動公司客戶數(shù)據(jù)和UCI(University of California Irvine)數(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù)進行仿真驗證,進而對仿真結果進行分析。發(fā)現(xiàn)客戶流失的主要特征,有助于電信公司盡快采取有效的挽留措施以提高客戶的忠誠度。(4)對復雜網絡進行介紹,對于傳統(tǒng)的傳染病模型進行分析比較,并在此基礎上提出改進SKIR模型在復雜網絡上應用,通過驗證,改進模型對復雜網絡上信息傳播有明顯的描述,從而針對謠言的傳播有著很好的制止作用。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

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